Znaczenie statystyki w biznesie (z przykładami)

Dziedzina statystyki zajmuje się gromadzeniem, analizą, interpretacją i prezentacją danych.

W środowisku biznesowym statystyki są ważne z następujących powodów:

Powód 1 : Statystyka pozwala firmie lepiej zrozumieć zachowania konsumentów za pomocą statystyk opisowych.

Powód 2 : Statystyki pozwalają firmie dostrzegać trendy poprzez wizualizację danych.

Powód 3 : Statystyka pozwala firmie zrozumieć związek między różnymi zmiennymi za pomocą modeli regresji.

Powód 4 : Statystyka pozwala firmie podzielić konsumentów na grupy za pomocą analizy skupień.

W pozostałej części tego artykułu omówimy każdy z tych powodów.

Powód 1: Zrozum zachowania konsumentów za pomocą statystyk opisowych

Statystyki opisowe służą do opisu zbiorów danych.

Firmy z niemal każdej branży korzystają ze statystyk opisowych, aby lepiej zrozumieć zachowania swoich konsumentów.

Na przykład sklep spożywczy może obliczyć następujące statystyki opisowe:

• Średnia liczba klientów przychodzących każdego dnia.
• Średnie zamówienie klienta na klienta.
• Odchylenie standardowe wieku klientów przychodzących do sklepu.
• Suma sprzedaży zrealizowanej w każdym miesiącu.

Dzięki tym metrykom sklep może lepiej zrozumieć, kim są jego klienci i jak się zachowują.

Bank natomiast może wyliczać następujące statystyki opisowe:

• Odsetek klientów, którzy nie spłacają kredytu.
• To średnia liczba nowych klientów, którzy każdego dnia dołączają do banku.
• Suma całkowitych depozytów dokonanych przez wszystkich klientów w każdym miesiącu.

Dzięki tym pomiarom bank może uzyskać wgląd w zachowania swoich klientów i sposób, w jaki zarządzają swoimi pieniędzmi.

Nie wszystkie firmy tworzą modele statystyczne lub wykonują złożone obliczenia, ale prawie wszystkie firmy korzystają ze statystyk opisowych, aby lepiej zrozumieć swoich klientów.

Powód 2: Wykrywaj trendy za pomocą wizualizacji danych

Innym powszechnym sposobem wykorzystania statystyk w biznesie jest wizualizacja danych, takich jak wykresy liniowe, histogramy, wykresy pudełkowe, wykresy kołowe i inne wykresy.

Tego typu wykresy są często używane, aby pomóc firmom dostrzec trendy.

Na przykład mała firma może utworzyć następujący wykres kombi , aby zwizualizować liczbę nowych klientów i łączną sprzedaż, jaką osiągają w każdym miesiącu:

Korzystając z tego prostego wykresu, firma może szybko zauważyć, że sprzedaż i liczba nowych klientów najbardziej rośnie w ostatnim kwartale roku.

Może to umożliwić firmie przygotowanie się z większą liczbą pracowników, późniejszymi godzinami pracy, większymi zapasami itp. o tej porze roku.

Powód 3: Zrozum związek między zmiennymi za pomocą modeli regresji

Statystyka wykorzystywana jest także w biznesie w postaci modeli regresji liniowej .

Są to modele, które pozwalają przedsiębiorstwu zrozumieć związek pomiędzy jedną lub większą liczbą zmiennych predykcyjnych azmienną odpowiedzi .

Na przykład sklep spożywczy może śledzić łączną kwotę wydaną na reklamę drukowaną, łączną kwotę wydaną na reklamę w Internecie oraz łączne przychody.

Następnie mogliby skonstruować następujący model regresji liniowej wielokrotnej:

Sprzedaż = 840,35 + 2,55 (reklama telewizyjna) + 4,87 (reklama internetowa)

Oto jak interpretować współczynniki regresji w tym modelu:

• Każdy dodatkowy dolar wydany na reklamę telewizyjną powoduje wzrost całkowitych przychodów o 2,55 dolara (przy założeniu, że reklama internetowa pozostaje stała).
• Każdy dodatkowy dolar wydany na reklamę w Internecie oznacza wzrost całkowitych przychodów o 4,87 USD (przy założeniu, że reklamy telewizyjne nie zmienią się).

Dzięki temu modelowi sklep spożywczy szybko może przekonać się, że jego pieniądze lepiej wydać na reklamę w Internecie niż na reklamę w telewizji.

Uwaga : w tym przykładzie użyliśmy tylko dwóch zmiennych predykcyjnych (reklama telewizyjna i reklama internetowa), ale w praktyce firmy często budują modele regresji z dużo większą liczbą zmiennych predykcyjnych.

Powód 4: Podziel konsumentów na grupy, korzystając z analizy skupień

Innym sposobem wykorzystania statystyk w środowiskach biznesowych jest analiza skupień .

Jest to technika uczenia maszynowego , która pozwala firmie grupować podobne osoby na podstawie różnych atrybutów.

Firmy detaliczne często korzystają z grupowania w celu identyfikacji grup podobnych gospodarstw domowych.

Na przykład firma zajmująca się sprzedażą detaliczną może gromadzić następujące informacje o gospodarstwie domowym:

• Przychód domowy
• Wielkość gospodarstwa domowego
• Zawód głowy gospodarstwa domowego
• Odległość do najbliższego obszaru miejskiego

Następnie mogą wprowadzić te zmienne do algorytmu grupowania, aby potencjalnie zidentyfikować następujące skupienia:

• Grupa 1: Małe rodziny, duże wydatki
• Grupa 2: Duża rodzina, duże wydatki
• Grupa 3: Mała rodzina, niskie wydatki
• Grupa 4: Duża rodzina, niskie wydatki

Firma może następnie wysyłać spersonalizowane reklamy lub listy sprzedażowe do każdego gospodarstwa domowego na podstawie prawdopodobieństwa reakcji na określone typy reklam.

Dodatkowe zasoby

Poniższe artykuły wyjaśniają znaczenie statystyki w innych dziedzinach:

Znaczenie statystyki w ekonomii
Znaczenie statystyki w edukacji
Znaczenie statystyki w ochronie zdrowia